人工智能面试题 · 系统设计
人工智能相关岗位面试题。
共 11389 道真题 · 当前筛选命中 1113 道 · 更新 2026-08-05
筛选题目已选：系统设计
考察点
技术栈
第 901 题场景题：客户输入一个软件或网页界面截图，如何通过RAG的方式帮助用户了解界面的每一个组件的作用？输入输出自己定义；相似的组件如图片框和视频框如何区分？ 考察RAG系统设计能力与多模态信息区分组件的技术方案第 902 题请描述一个订单评论情感分析的完整系统流程。 考察从需求到部署的端到端系统设计能力第 903 题请详细介绍RAG（检索增强生成）系统的工作流程，以及各环节的关键细节。 考察对RAG系统完整流程的理解及关键环节的实现与权衡第 904 题请介绍你的系统设计方法，包括设计注意事项、性能评估方式及相关指标（如内存使用率、QPS、99/95/90分位响应时间）。 考察系统设计的完整流程、性能评估指标及权衡能力第 905 题请完整介绍广告算法的核心工作链路，并说明各链路之间的协作关系。 考察对广告算法全流程的理解深度与系统性第 906 题在自主构建的评估体系里，如何分离知识幻觉与推理幻觉？ 考察对幻觉类型的区分、评估设计与问题定位能力第 907 题传感器蠕变矫正找的相对信息为什么可以补偿整体的FOV的绝对变动？ 考察对传感器蠕变矫正原理及FOV变动补偿机制的理解第 908 题Transformer 模型由哪些主要组件构成？请说明各部分的作用。 考察对 Transformer 架构整体结构与核心组件的理解程度第 909 题责任链模式有哪些好处？在什么场景下适合使用它？ 考察对责任链模式价值和应用场景的理解第 910 题如果想在系统中嵌入向量检索，该如何与原有结构化检索结合？ 考察混合检索架构设计、融合策略与工程落地第 911 题如何为案例库构建 embedding 索引？请描述完整流程。 考察对文本向量化、相似检索及工程化流程的理解第 912 题请介绍大模型训练中的常见并行方式，包括张量并行、数据并行和流水线并行，并说明各自的适用场景与优缺点。 考察对大模型分布式并行训练技术的理解深度与实际应用权衡第 913 题请描述 Transformer Encoder 的结构，并解释各组成部分的作用。 考察对 Transformer Encoder 整体架构、关键组件及其功能的理解第 914 题请描述CogVideo-X模型的结构特点。 考察对视频生成模型结构，特别是CogVideo-X的理解第 915 题在线上成本调控场景中，你会如何应用MPC？请描述整体思路。 考察将MPC原理应用于实际业务成本优化的系统设计能力第 916 题当子 Agent 反复纠正仍无法给出正确输出时，如何防止系统陷入无限循环？请说说你的兜底策略。 考察对系统终止条件、资源控制与降级方案的设计第 917 题广告业务的目标是什么？它与推荐业务有什么区别？ 考察对广告业务本质的理解及与推荐系统的对比分析第 918 题如何优化相机拍摄的时延？ 考察对相机拍摄链路中时延来源的分析和优化能力第 919 题请解释 MCP（Model Context Protocol）的工作原理。 考察对 MCP 协议核心架构、通信机制和上下文管理的理解第 920 题请解释扩散模型的基本原理及其在图像生成中的应用。 考察对扩散模型核心机制的理解及其实际应用